CN110696041A - 寿命评价装置以及机器人系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种寿命评价装置(12)以及机器人系统，能够高精度地评价润滑剂的寿命。该寿命评价装置(12)评价机械中的润滑剂的寿命，该机械具备马达、以及由润滑剂进行润滑且将马达的动力传动到可动部的传动机构，寿命评价装置(12)具备：马达发热量计算部(14)，其基于马达的电流值计算马达发热量；摩擦发热量计算部(15)，其基于马达的旋转速度和传动机构的摩擦系数，计算传动机构中的摩擦发热量；润滑剂温度推定部(17)，其基于所计算出的摩擦发热量以及马达发热量，推定润滑剂的温度；以及寿命推定部(18)，其基于推定的润滑剂的温度和润滑剂所含有的杂质的信息，推定润滑剂的寿命。

Description

寿命评价装置以及机器人系统
技术领域
本发明涉及寿命评价装置以及机器人系统。
背景技术
以往，已知一种寿命评价装置，其根据马达电流以及马达速度确定传动机构的摩擦系数，并根据预先求出的摩擦系数与润滑脂的温度的关系推定润滑脂的温度，考虑推定的润滑脂的温度而校正传动机构的输入速度，根据校正后的输入速度评价润滑脂的寿命(例如，参照专利文献1。)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利第4021354号公报
发明内容
发明要解决的问题
然而，在专利文献1所记载的寿命评价装置中，由于润滑脂的温度只根据传动机构的摩擦系数而求出，因此存在如下不良情况：误差较大，不能准确地评价寿命。
本发明是鉴于上述的情况而做出的，目的在于提供一种寿命评价装置以及机器人系统，其能够高精度地评价润滑剂的寿命。
用于解决问题的方案
为了达到上述目的，本发明提供以下方案。
本发明的一个方案提供一种寿命评价装置，其评价机械中的润滑剂的寿命，所述机械具备马达、以及由所述润滑剂进行润滑且将所述马达的动力传动到可动部的传动机构，
所述寿命评价装置具备：
马达发热量计算部，其基于所述马达的电流值计算马达发热量；
摩擦发热量计算部，其基于所述马达的旋转速度和所述传动机构的摩擦系数，计算该传动机构中的摩擦发热量；
润滑剂温度推定部，其基于由该摩擦发热量计算部计算出的所述摩擦发热量以及由所述马达发热量计算部计算出的所述马达发热量，推定所述润滑剂的温度；以及
寿命推定部，其基于由该润滑剂温度推定部推定的所述润滑剂的温度、和所述润滑剂所含有的杂质的信息，推定该润滑剂的寿命。
根据本方案，利用马达发热量计算部基于马达的电流值计算马达发热量，利用摩擦发热量计算部基于传动机构的摩擦系数和马达的旋转速度计算传动机构中的摩擦发热。而且，利用润滑剂温度推定部基于所计算出的马达发热量和摩擦发热量，推定润滑剂的温度。利用寿命推定部基于润滑剂所含有的杂质的信息和由所述润滑剂温度推定部推定的温度，推定润滑剂的寿命。
与只基于摩擦系数来推定润滑剂的温度的现有的寿命评价装置相比，由于增加了对润滑剂的温度上升贡献大的马达的发热量、以及影响润滑剂的寿命的杂质的信息，因此能够高精度地评价润滑剂的寿命。
在上述方案中，所述马达发热量计算部还可以基于所述马达的电流值以及所述马达的旋转速度，计算所述马达发热量。
通过如此，与只利用马达的电流值进行计算的情况相比，在马达的旋转速度所引起的发热较大的情况下，能够高精度地计算出马达发热量。
另外，在上述方案中，所述寿命评价装置还可以具备空冷散热量计算部，所述空冷散热量计算部基于所述传动机构的移动速度，计算空冷散热量，所述润滑剂温度推定部基于由所述空冷散热量计算部计算出的空冷散热量，推定所述润滑剂的温度。
通过如此，在传动机构配置于可动部而移动的情况下，因移动而被实施强制性的空空冷却，因此利用空冷散热量计算部基于传动机构的移动速度计算出空冷散热量，润滑剂温度推定部基于空冷散热量推定出润滑剂的温度。由此，能够进一步结合实际情况推定润滑剂的温度，并且能够高精度地评价润滑剂的寿命。
另外，在上述方案中，所述寿命评价装置还可以具备剩余寿命计算部，所述剩余寿命计算部基于由所述寿命推定部推定的寿命，计算剩余寿命。
通过如此，利用剩余寿命计算部计算出剩余寿命，因此能够预先确认更换时期。
另外，在上述方案中，所述寿命评价装置还可以具备更换日计算部，所述更换日计算部基于由所述寿命推定部推定的寿命，计算推定更换日。
通过如此，根据由更换日计算部计算出的推定更换日，能够更明确地识别更换时期。
另外，在上述方案中，所述润滑剂温度推定部还可以利用下述数式1推定所述润滑剂的温度：
数式1
Figure BDA0002120162640000031
其中，T是所述润滑剂的推定温度，T0是室温，i是包括目标轴在内的影响目标轴润滑剂温度的轴，D1、D2、D3、D4、D5、D6是预先通过实验，执行各种类型的动作，并获取各类型的所述润滑剂的温度、室温、发热量、减速器的移动速度以及其他发热源的发热量的数据而确定的系数，W3是空冷散热量，W4是其他发热源的发热量，Ei是所述马达发热量W1i的系数，Fi是所述摩擦发热量W2i的系数，Ei以及Fi的每一个均是预先通过实验，执行各种类型的动作，并获取各类型的所述润滑剂温度、室温、发热量、减速器的移动速度以及其他发热源的发热量的数据而确定的系数或预先设定的常数。
另外，在上述方案中，所述寿命推定部还可以利用下述公式推定所述润滑剂的寿命量：
Sg＝m∫Akdt
其中，Sg是所述润滑剂的寿命使用量，A是预先设定的常数，K在所述润滑剂的推定温度T>T0时为(T－T0)/Δ，且在推定温度T≤T0时为0，Δ是寿命使用量Sg成为A倍的温度与T0的差，m是根据所述润滑剂所含有的所述杂质的量而设定的系数。
另外，在上述方案中，所述润滑剂温度推定部还可以通过使用了所述摩擦发热量以及所述马达发热量的机械学习，生成用于根据所述摩擦发热量以及所述马达发热量推定所述润滑剂的温度的学习完成模型。
通过如此，能够使用基于各种类型的摩擦发热量以及马达发热量的数据的学习完成模型，高精度地推定润滑剂的温度。
另外，在上述方案中，所述寿命评价装置还可以具备存储学习完成模型的存储部，所述学习完成模型通过使用了所述摩擦发热量以及所述马达发热量的机械学习而生成，所述润滑剂温度推定部基于所述摩擦发热量以及所述马达发热量，使用所述学习完成模型推定所述润滑剂的温度。
通过如此，使用存储于存储部的学习完成模型推定润滑剂的温度，从而即使不从一开始生成学习完成模型，也能够高精度地推定润滑剂的温度。
另外，在上述方案中，所述机械学习还可以是使用了监督数据的有监督的学习，所述监督数据将所述摩擦发热量以及所述马达发热量作为输入数据，将所述润滑剂的温度的实测值作为标签并相互关联起来。
通过如此，将润滑剂的温度的实测值作为正解而使用，从而能够高精度地推定与输入数据对应的润滑剂的温度。
另外，本发明的另一个方案提供一种机器人系统，其具备：机器人，其具备一个以上的马达、一个以上的可动部、以及由润滑剂进行润滑且将各所述马达的动力传动到各所述可动部的一个以上的传动机构；控制装置，其控制该机器人的所述马达；以及上述任一个寿命评价装置。
发明效果
根据本发明，起到如下效果：能够高精度地评价润滑剂的寿命。
附图说明
图1是表示本发明的一个实施方式的机器人系统的整体结构图。
图2是表示图1的机器人系统所具备的机器人的关节部分的一个例子的局部纵向剖视图。
图3是表示图1的机器人系统所具备的本发明的一个实施方式的寿命评价装置的框图。
图4是表示润滑脂的温度与维持该温度时的润滑脂的寿命的关系的曲线图。
图5是表示图3的寿命评价装置的变形例的框图。
图6是对图3的寿命评价装置的变形例的利用润滑脂的更换日计算部计算更换日的计算方法进行说明的曲线图。
图7是表示由图6的寿命评价装置输出的推定更换日与剩余寿命的显示例的图。
附图标记说明
1：机器人系统
2：机器人
5：连杆(可动部)
8：减速器(传动机构)
9：马达
10：润滑脂(润滑剂)
11：机器人控制部(控制装置)
12：寿命评价装置
14：马达发热量计算部
15：摩擦发热量计算部
16：空冷散热量计算部
17：润滑剂温度推定部
18：寿命计算部(寿命推定部)
19：剩余寿命计算部
20：更换日计算部
23：存储部
具体实施方式
以下参照附图对本发明的一个实施方式的寿命评价装置12以及机器人系统1进行说明。
如图1所示，本实施方式的机器人系统1具备：机器人2；控制装置3，其控制该机器人2；以及显示部4，其与该控制装置3连接。
作为机器人2，具有一个以上的连杆(可动部)5以及一个以上的关节，在图1所示的例子中，能够举例六轴多关节型机器人。
图2表示机器人2的关节部分6的一个例子。关节部分6具备：基座7；连杆5，其以相对于该基座7能够围绕轴线摆动的方式被支撑；减速器(传动机构)8，其配置于该连杆5与基座7之间；以及马达9，其产生输入于该减速器8的动力。
在减速器8内部填充有润滑脂(润滑剂)10，对构成减速器8的齿轮以及轴承进行润滑。
若马达9工作，则马达9的旋转被减速器8减速，连杆5相对于基座7旋转。
在图2所示的状态下，测量润滑脂10所含有的杂质、即铁粉的浓度的传感器(检测部)21，插入于用于向减速器8内部填充润滑脂的给脂口。由传感器21测量的铁粉浓度用于计算润滑脂10的寿命。此外，在本实施方式中，传感器21检测润滑脂10所含有的杂质的浓度，但在其他的实施方式中，也可以根据马达9的转矩、马达9的转数等计算出润滑脂10所含有的杂质的浓度。
控制装置3具备：控制部(控制装置)11，其控制机器人2；以及本实施方式的寿命评价装置12，其评价润滑脂10的寿命。
如图3所示，寿命评价装置12具备：室温输入部13，其输入室温；马达发热量计算部14，其计算马达发热量；摩擦发热量计算部15，其计算减速器8的摩擦发热量；空冷散热量计算部16；润滑剂温度推定部17，其基于由该计算部14、15、16计算出的热量，推定润滑脂10的温度；浓度输入部22，其输入由传感器21测量的铁粉浓度；以及寿命计算部(寿命推定部)18，其基于输入的铁粉浓度、以及由润滑剂温度推定部17推定的温度，计算润滑脂10的寿命。
室温输入部13既可以由作业人员以手工输入的方式输入室温，也可以利用温度传感器检测室温。
在本实施方式中，由传感器21测量的铁粉浓度由作业人员输入，但在其他实施方式中，配置于减速器8内部的传感器21的测量信息还可以自动发送到寿命计算部18。
马达发热量计算部14基于由机器人控制部11输入的马达状态量、即马达9的电流值(马达电流值)以及马达9的旋转速度(马达旋转速度)，利用公式(1)计算马达发热量。
W1＝A1×IM 2+(A2×SM+A3×SM 2) (1)
其中，
W1是马达发热量，
A1、A2、A3是系数，
IM是马达电流值，
SM是马达旋转速度。
在公式(1)中，右边第一项表示马达9中的铜损，第二项表示铁损。
另外，摩擦发热量计算部15基于由机器人控制部11输入的马达状态量、即摩擦转矩以及马达旋转速度，利用公式(2)计算摩擦发热量。
W2＝T×SM
＝(B1+B2×TM+B3×SM)×SM (2)
其中，
W2是摩擦发热量，
T是摩擦转矩，
B1、B2、B3是预先确定的摩擦系数，
TM是驱动不存在摩擦的情况下的机器人2的连杆5时所需的转矩。
转矩TM通常使用连杆5的位置、加速度、以及质量信息等，利用拉格朗日法、牛顿-欧拉法等公知的计算方法进行计算。
另外，空冷散热量计算部16对减速器8自身通过机器人2的驱动而在空气中移动而与周边空气之间产生相对速度所产生的空冷散热量进行计算，并基于由机器人控制部11输入的马达9的旋转速度，计算减速器的位置处的机器人2的移动速度，并基于所计算出的移动速度，利用公式(3)计算空冷散热量。
W3＝C1×SR (3)
其中，
W3是空冷散热量，
C1是用马达发热量W1与摩擦发热量W2的和计算出的值，
SR是减速器8的位置处的机器人2的移动速度。
润滑剂温度推定部17利用公式(4)推定润滑脂10的温度。
数式2
Figure BDA0002120162640000071
其中，
T是润滑脂10的推定温度，
T0是室温，
i是包括目标轴在内的影响目标轴润滑剂温度的轴，
D1、D2、D3、D4、D5、D6是预先通过实验，执行各种类型的动作，获取各类型的润滑脂温度、室温、发热量、减速器8的移动速度以及其他发热源的发热量的数据而确定的系数，
W4是其他发热源的发热量，
Ei是预先通过实验，执行各种类型的动作，获取各类型的所述润滑剂温度、室温、发热量、减速器8的移动速度以及其他发热源的发热量的数据而确定的马达发热量W1i的系数，
Fi是预先通过实验，执行各种类型的动作，获取各类型的所述润滑剂温度、室温、发热量、减速器8的移动速度以及其他发热源的发热量的数据而确定的摩擦发热量W2i的系数。
作为其他发热源，能够举例靠近的其他关节或装置。
另外，除了公式(4)之外，还可以考虑热辐射。
而且，在本实施方式中，润滑脂10的推定温度T在机器人2进行动作时利用公式(4)计算，在机器人2停止时与室温相同。
作为一个例子，将作为六轴多关节型机器人的机器人2的各轴设定为J1轴、J2轴、J3轴、J4轴、J5轴、J6轴时，在J4轴、J5轴以及J6轴的马达9与减速器8密集而互相影响的情况下，将J6轴设定为目标轴的润滑脂10的推定温度，利用公式(5)进行推定。
数式3
Figure BDA0002120162640000081
E4是J4轴的马达发热量W14的系数，
E5是J5轴的马达发热量W15的系数，
E6是J6轴的马达发热量W16的系数，
F4是J4轴的摩擦发热量W24的系数，
F5是J5轴的摩擦发热量W25的系数，
F6是J6轴的摩擦发热量W26的系数。
另外，在公式(5)中，举例说明了J1轴、J2轴以及J3轴不影响而J4轴以及J5轴影响J6轴的情况，但在J1轴、J2轴以及J3轴也影响J6轴的情况下，追加W11、W12、W13、W21、W22、W23、E1、E2、E3、F1、F2、F3。
另外，在公式(5)中，举例说明了J4轴以及J5轴影响J6轴的情况，而在J4轴以及J5轴与J1轴、J2轴以及J3轴同样不影响J6轴的情况下，W14、W15、W24、W25(或者E4、E5、F4、F5)为0。
润滑脂10的温度与寿命具有图4所示的关系。即，在润滑脂10的温度为T0以下时，润滑脂10的寿命是恒定的额定寿命Sg0，与此相对，温度若高于T0，则润滑脂10的寿命以指数函数的方式减少，因此能够根据所推定的温度与时间，利用公式(6)计算出寿命使用量。
Sg＝m∫Akdt (6)
其中，
Sg是润滑脂10的寿命使用量，
A是常数，
K在T＞T0时为(T－T0)/Δ，且在T≤T0时为0，
Δ是寿命使用量成为A倍的温度与T0的差，
M在铁粉浓度为阈值以下时为1，在铁粉浓度超过阈值时是大于1的常数。
在公式(6)中，对机器人2动作时的时间以及机器人2停止时的时间这两者进行计算并进行合计。
寿命计算部18利用公式(6)，根据推定的润滑脂10的温度和测量的铁粉浓度，计算润滑脂10的寿命使用量。在此，若着眼于铁粉浓度，只对铁粉浓度不同时的寿命使用量进行比较，则例如铁粉浓度为超过阈值的P1(ppm)时的寿命使用量Sg1为铁粉浓度为阈值以下的P0(ppm)时的寿命使用量Sg0的m倍。如此，根据公式(6)，若铁粉浓度上升而超过阈值，则寿命使用量变大。
另外，在本实施方式中，如图3所示，寿命评价装置12具备剩余寿命计算部19。
剩余寿命计算部19利用公式(7)计算剩余寿命。
剩余寿命＝(1－Sg/Sg0)×100％ (7)
显示部4既可以显示由剩余寿命计算部19计算出的剩余寿命其本身，也可以在所计算出的剩余寿命小于预先设定的阈值时显示警告。
根据如此构成的本实施方式的寿命评价装置12以及具备该寿命评价装置12的机器人系统1，润滑减速器8的润滑脂10的温度不仅基于减速器8的摩擦系数，而且还基于马达发热量进行推定，因此推定的精度高。具有如下优点：根据推定的润滑脂10的温度和测量的润滑脂10的铁粉浓度，能够高精度地评价润滑脂10的寿命。
另外，由于基于马达电流以及马达旋转速度计算马达发热量，因此具有如下优点：在由马达旋转速度引起的发热较大的情况下，能够高精度地计算出马达发热量，并且能够高精度地评价润滑脂10的寿命。在由马达9的旋转速度引起的发热量较小的情况下，可以省略公式(1)中右边第二项的铁损。
另外，根据本实施方式，还增加了配置于连杆5而移动的减速器8因移动而被空气冷却的空冷散热量来推定润滑脂10的温度。由此，能够进一步高精度地推定润滑脂10的温度，并且能够高精度地评价润滑脂10的寿命。
另外，根据本实施方式，由于不是显示所计算出的寿命使用量，而是计算出剩余寿命并显示，因此具有作业人员能够预先确认更换时期的优点。
此外，在本实施方式中，对润滑脂10的剩余寿命进行计算并显示，但取而代之，或者在此基础上，如图5所示，还可以具备计算润滑脂10的更换日的更换日计算部20。
更换日计算部20使用最近几日的润滑脂10的寿命使用量的数据，利用公式(8)，如图6所示，利用最小二乘法计算寿命使用量的累计值的增加率，并使用所计算出的增加率，预测寿命使用量的累计值达到额定寿命的时期。作为一个例子，利用最近20日间的寿命使用量累计值的推荐更换日(推定更换日)的计算公式如下述的公式(8)所示。
数式4
Figure BDA0002120162640000101
其中，
d是计算出最新的Sg的日期。
即，在最近几日的机器人2的使用状況按照原样继续的情况下，预测寿命用尽的日期，并且针对每个关节如图7所示显示于显示部4。
如此将由更换日计算部20计算出的推定更换日显示于显示部4，从而具有能够更清楚地识别更换时期的优点。在公式(8)中举例说明了最小二乘法，但不限于此，还可以采用其他任意的近似计算法。
另外，润滑剂温度推定部17还可以通过使用了由摩擦发热量计算部15计算出的摩擦发热量、和由马达发热量计算部14计算出的马达发热量的机械学习，生成用于推定润滑脂10的温度的学习完成模型。另外，所生成的学习完成模型可以存储于图5所示的存储部23。
润滑剂温度推定部17还可以进行基于摩擦发热量、马达发热量、由空冷散热量计算部16计算出的空冷散热量、以及润滑脂10的实际的温度的有监督的学习，并生成用于推定润滑脂10的温度的学习完成模型。润滑剂温度推定部17例如使用上述公式(4)的多元回归公式作为学习模型进行回归分析，推定用于上述公式(4)的各系数D1～D6、Ei、Fi的全部或一部分，从而创建学习完成模型。
由润滑剂温度推定部17进行的学习，是在寿命评价装置12作为学习模式发挥功能的情况下进行的。此时，润滑剂温度推定部17创建将摩擦发热量、马达发热量、以及空冷散热量作为输入数据，将润滑脂10的作为实测值的温度作为标签(输出数据)的监督数据，并且使用创建的监督数据进行有监督的学习。作为标签的润滑脂10的温度，例如既可以由作业人员经由图5所示的润滑剂温度输入部24将测量出的润滑脂10的温度以手工输入的方式设定，也可以自动获取由安装于减速器8的内部或附近的未图示的温度传感器检测出的温度。润滑剂温度推定部17使所生成的学习完成模型存储于存储部23，并在推定润滑脂10的温度时使用学习完成模型。
此外，在本实施方式中，作为润滑减速器8的润滑剂举例说明了润滑脂10，但还可以适用于油等任意的润滑剂。另外，对机器人2的轴结构，不限于图1所示的垂直多关节型，还可以适用于具备其他任意的轴结构的机器人2的机器人系统1。
在上述实施方式中，作为润滑脂10所含有的杂质，将鉄粉列举为一个例子，对利用铁粉浓度所计算出的寿命使用量进行了说明，但在其他方式中，也可以利用鉄粉以外的杂质的信息计算出寿命使用量。例如，可以利用润滑脂10所含有的树脂材料的浓度等。

Claims (11)

1.一种寿命评价装置，其评价机械中的润滑剂的寿命，所述机械具备马达、以及由所述润滑剂进行润滑且将所述马达的动力传动到可动部的传动机构，
所述寿命评价装置具备：
马达发热量计算部，其基于所述马达的电流值计算马达发热量；
摩擦发热量计算部，其基于所述马达的旋转速度和所述传动机构的摩擦系数，计算该传动机构中的摩擦发热量；
润滑剂温度推定部，其基于由该摩擦发热量计算部计算出的所述摩擦发热量以及由所述马达发热量计算部计算出的所述马达发热量，推定所述润滑剂的温度；以及
寿命推定部，其基于由该润滑剂温度推定部推定的所述润滑剂的温度、和所述润滑剂所含有的杂质的信息，推定该润滑剂的寿命。
2.根据权利要求1所述的寿命评价装置，其特征在于，
所述马达发热量计算部基于所述马达的电流值以及所述马达的旋转速度，计算所述马达发热量。
3.根据权利要求1或2所述的寿命评价装置，其特征在于，
所述寿命评价装置具备空冷散热量计算部，所述空冷散热量计算部基于所述传动机构的移动速度，计算空冷散热量，所述润滑剂温度推定部基于由所述空冷散热量计算部计算出的空冷散热量，推定所述润滑剂的温度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的寿命评价装置，其特征在于，
所述寿命评价装置具备剩余寿命计算部，所述剩余寿命计算部基于由所述寿命推定部推定的寿命，计算剩余寿命。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的寿命评价装置，其特征在于，
所述寿命评价装置具备更换日计算部，所述更换日计算部基于由所述寿命推定部推定的寿命，计算推定更换日。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的寿命评价装置，其特征在于，
所述润滑剂温度推定部利用下述数式1推定所述润滑剂的温度：
数式1
Figure FDA0002120162630000021
其中，T是所述润滑剂的推定温度，T0是室温，i是包括目标轴在内的影响目标轴润滑剂温度的轴，D1、D2、D3、D4、D5、D6是预先通过实验，执行各种类型的动作，并获取各类型的所述润滑剂的温度、室温、发热量、减速器的移动速度以及其他发热源的发热量的数据而确定的系数，W3是空冷散热量，W4是其他发热源的发热量，Ei是所述马达发热量W1i的系数，Fi是所述摩擦发热量W2i的系数，Ei以及Fi的每一个均是预先通过实验，执行各种类型的动作，并获取各类型的所述润滑剂温度、室温、发热量、减速器的移动速度以及其他发热源的发热量的数据而确定的系数或预先设定的常数。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的寿命评价装置，其特征在于，
所述寿命推定部利用下述公式推定所述润滑剂的寿命量：
Sg＝m∫Akdt
其中，Sg是所述润滑剂的寿命使用量，A是预先设定的常数，K在所述润滑剂的推定温度T>T0时为(T－T0)/Δ，且在推定温度T≤T0时为0，Δ是寿命使用量Sg成为A倍的温度与T0的差，m是根据所述润滑剂所含有的所述杂质的量而设定的系数。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的寿命评价装置，其特征在于，
所述润滑剂温度推定部通过使用了所述摩擦发热量以及所述马达发热量的机械学习，生成用于根据所述摩擦发热量以及所述马达发热量推定所述润滑剂的温度的学习完成模型。
9.根据权利要求1至7中任一项所述的寿命评价装置，其特征在于，
所述寿命评价装置具备存储学习完成模型的存储部，所述学习完成模型通过使用了所述摩擦发热量以及所述马达发热量的机械学习而生成，
所述润滑剂温度推定部基于所述摩擦发热量以及所述马达发热量，使用所述学习完成模型推定所述润滑剂的温度。
10.根据权利要求8或9所述的寿命评价装置，其特征在于，
所述机械学习是使用了监督数据的有监督的学习，所述监督数据将所述摩擦发热量以及所述马达发热量作为输入数据，将所述润滑剂的温度的实测值作为标签并相互关联起来。
11.一种机器人系统，其特征在于，具备：
机器人，其具备一个以上的马达、一个以上的可动部、以及由润滑剂进行润滑且将各所述马达的动力传动到各所述可动部的一个以上的传动机构；
控制装置，其控制该机器人的所述马达；以及
权利要求1至10中任一项所述的寿命评价装置。
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